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  • Investigadores de la Universidá diseñen robots biomédicos pal estudiu d'enfermedaes rares, neurodegenerativas y tumores

    14 de Setiembre 2016

    Esta nueva ferramienta, que combina matemática, estadística y computación, ta siendo aplicada yá a la leucemia linfocítica crónica, la esclerosis llateral amiotrófica y una patoloxía muscular bien infrecuente

    De izquierda a derecha, los investigadores Enrique J. Andrés Galiana y Juan Luis Fernández Martínez
    Un equipu multidisciplinar de científicos, lideraos pola Universidá d'Uviéu, diseñó robots biomédicos que pueden resultar de gran ayuda pal estudiu d'enfermedaes rares, neurodegenerativas ya inclusive cáncer, pa la busca de melecines güérfanes y de nueves dianes terapéutiques y pa la selección de fármacos personalizaos en función de les necesidaes de cada paciente.
     
    La investigación, qu'acaba de ser publicada pola revista Journal of Comutational Biology, recueye les principales conclusiones de la tesis doctoral d'Enrique J. Andrés Galiana, presentada'l pasáu 22 de xunetu. L'estudiu ye amás frutu del trabayu conxuntu d'investigadores del grupu de Problemes Inversos del Departamentu de Matemátiques de la Universidá d'Uviéu y de la empresa Biomodels, dirixida pol doctor Steve Sonis de la Universidá de Harvard y del Brigham and Women Hospital de Boston.
     
    Juan Luis Fernández Martínez, profesor del grupu de Problemes Inversos de la institución académica asturiana, esplica qu'estos robots dexen predicir fenotipos –la espresión de la información contenida nos xenes en función d'un ambiente determinao-- tantu n'investigación clínica como traslacional. Esti docente añede qu'un robot biomédico ye'l conxuntu de ferramientes de matemática aplicada, estadística y ciencies de la computación capaz d'aprender dinámicamente de datos complexos, conocíos col términu de big-data, y d'ayudar a los médicos a tomar decisiones y a plantegar tratamientos personalizaos en función de les necesidaes de cada paciente, la denominada medicina de precisión. "Tratar de simplificar la complexidá y de faer el big-data pequenu. Cuando unu entiende'l problema topando les variables que lu describen, tou faise más senciellu. Paez Maxa Borrás, pero nun lu ye, ye cachaza", comenta Juan Luis Fernández.
     
    Esti grupu d'investigación aplicó estos robots a tres enfermedad concretes: la leucemia linfocítica crónica, la miositis por cuerpos d'inclusión, y l'esclerosis llateral amiotrófica. Nel casu de la leucemia, les resultancies amosaron la importancia de la Lipoproteína lipasa, una enzima que descompon los triglicéridos n'ácidos grasos llibres y glicerol. Pa la miositis, un trestornu dexenerativu inflamatorio de los músculos, el investigadores afayaron la importancia de dellos xenes y l'influencia de distintos virus y bacteries na xénesis d'esta enfermedá autoinmune,  de forma que'l sistema inmunitario confunde les proteínes propies coles xeneraes pol invasor.
     
    Finalmente, nel casu de la esclerosis llateral amiotrófica, los robots fueron capaces de determinar la importancia d'un grupu de proteínes –les caspasas—que controlen el mecanismu de muerte celular programada y que en modelos animales trexénicos rellacionáronse tamién cola mutación del xen SOD1. Tamién apaecen víes rellacionaes col virus Epstein-Barr. Obviamente, toos estos afayos, según comenta Juan Luis Fernández Martínez, precisen confirmación y refrendo clínicu.
     
    La metodoloxía puede resultar d'ayuda pa la busca de melecines güérfanes, nueves dianes terapéutiques y l'elección de fármacos personalizaos
     
    El diseñu d'esta nueva metodoloxía tuvo que superar delles dificultaes. El profesor de la Universidá d'Uviéu destaca qu'unu de los mayores retos na predicción de fenotipos y el so usu en clínica ye'l gran calter indetermináu que tienen estos datos. "Trabayamos con chips o microarrays que miden el nivel d'espresión de los xenes monitorizados nel ARN en distintes célules del organismu. Utilizamos un númberu altu de sondes, del orde de 50.000, ente que el de pacientes nun entepasa de la centena", comenta. Juan Luis Fernández Martínez añede que "atopar el conxuntu de xenes responsables d'un determináu fenotipu ye como buscar una aguya nun payar o abrir una caxa fuerte con múltiples combinaciones d'apertura".
     
    El trabayu lideráu pola Universidá d'Uviéu dexó desenvolver ferramientes capaces de escrutar el poder discriminatorio de los xenes y de buscar les distintes redes xenétiques que tán arreyaes nel so desenvolvimientu. "De normal non solo hai un xen implicáu, sinón que trabayen en sinergia lo que denominemos Headers, gen cabecera, qu'espliquen gran parte del fenotipu y a los que tendríen de dir empobinaos los tratamientos, y Helpers, xenes ayudantes, que sirven p'apurrir los detalles na discriminación", sorraya.
     
    Esta metodoloxía puede utilizase con distintos tipos de datos xenéticos. El mesmu equipu aplicar apocayá al estudiu de tosicidaes en fármacos y, nun futuru próximu, van publicase tamién les resultancies llograes cola enfermedá de Parkinson y d'Alzheimer. "El proyectu Finisterrae, como se bautizó, abre, poro, perspectives falagueres pa la busca de soluciones a distintes enfermedaes rares y neurodegenerativas", conclúi.
     
    Referencia: J Comput Biol. 2016 Aug;23(8):678-92. doi: 10.1089/cmb.2016.0008. Epub 2016 Jun 27. Design of Biomedical Robots for Phenotype Prediction Problems. D'Andrés-Galiana EJ1, Fernández-Martínez JL2, Sonis ST3. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27347715
     
    Semeya de portada: Microarray. Vencida polos investigadores.
     

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